修改这段代码，使得输出训练集结果是可重复的：# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.1 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1) #测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test_accuracy) #训练集结果 train_pred = model.predict(X_train) train_auc = roc_auc_score(y_train_forced_turnover_nolimited, train_pred) train_f1_score = f1_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy)

时间: 2023-12-24 13:12:43 浏览: 31
在每次训练时设置 NumPy 随机种子，这样可以保证每次训练的结果是可重复的。具体来说，可以在代码的开头加上以下两行： ```python import numpy as np np.random.seed(42) ``` 这样就可以保证每次训练时生成的随机数是一样的了。注意，这里设置的随机种子是 42，可以根据需要修改。修改后的代码如下： ```python import numpy as np np.random.seed(42) # 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.1 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1) #测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test_accuracy) #训练集结果 train_pred = model.predict(X_train) train_auc = roc_auc_score(y_train_forced_turnover_nolimited, train_pred) train_f1_score = f1_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy) ```

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解释这段代码：input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.1 dropout_rate = 0.5

这段代码是为了定义神经网络训练的一些参数： - input_dim 是指输入数据的维度，即 X_train 数据的列数。 - epochs 是指训练的轮数，每一轮是利用整个数据集进行一次前向传播和反向传播的过程。 - batch_...

修改代码，使得输出结果是可重复的：# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.01 dropout_rate = 0.7 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1) #测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test_accuracy) #训练集结果 train_pred = model.predict(X_train) train_auc = roc_auc_score(y_train_forced_turnover_nolimited, train_pred) train_f1_score = f1_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy)

为了使输出结果可重复，可以在代码开头设置随机种子。修改后的代码如下： python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score from sklearn....

将这段代码改为输出的AUC、f1_score、Accuracy是可重复的：# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.1 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1) #测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test_accuracy) #训练集结果 train_pred = model.predict(X_train) train_auc = roc_auc_score(y_train_forced_turnover_nolimited, train_pred) train_f1_score = f1_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy)

将这段代码改为输出的AUC、f1_score、Accuracy是可重复的： python # 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.1 # 定义模型结构 def...

在以下这段代码后面继续添加输出测试集、训练集AUC、f1_score、准确率的代码：# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.1 dropout_rate = 0.5 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(128, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size, callbacks=[early_stopping], verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

# 测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) ...

帮我纠正这段代码# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 lr = 0.001 dropout_rate = 0.5 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(lr=lr) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size, callbacks=[early_stopping], verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

这段代码看起来没有明显的错误，但是可能需要根据实际情况进行调整。以下是一些可能需要注意的地方： - 可以检查一下数据集X_train和y_train_forced_turnover_nolimited是否已经准备好，并且数量一致。 - 可以根据...

model = Sequential() # 顺序模型 # 参数说明： # units: 输出空间的维度 # input_shape: (timestep, input_dim),timestep可以设置为None,由输入决定,input_dime根据具体情况 # activation: 激活函数,默认tanh # return_sequences: 布尔值。是否返回最后的输出。在输出序列或完整序列中。 model.add(LSTM(256, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]), return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.4)) # 抛弃一些参数防止过拟合，X可以取0--1之间，代表百分比抛弃数据 model.add(LSTM(256, return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.3)) model.add(LSTM(128, return_sequences=True)) model.add(LSTM(32, return_sequences=True))

其中，LSTM层的输出空间维度为256、256、128和32，输入形状为(timestep, input_dim)，其中timestep可以设置为None，根据输入数据自动确定，input_dim则根据具体情况确定。Dropout层用于防止过拟合，第一个Dropout层...

解释一下代码： model.add(Dense(units=trial.suggest_int('units', 32, 512), activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))

这是在使用 Hyperopt 进行神经网络的超参数优化时，添加一个全连接层的代码。具体来说，它使用了 Keras 框架的 Dense 函数，...'input_dim' 参数是输入数据的维度，这里使用了 X_train 数据的特征数量作为输入维度。

wine_data=pd.read_csv(r'C:\Users\20778\Desktop\batch1(xin).csv') data=wine_data.iloc[:,1:] target=wine_data.iloc[:,0] data1=wine_data.iloc[:,1:333] data2=wine_data.iloc[:,333:] y_known = data1=wine_data.iloc[:,1:333] y_unknown = data2=wine_data.iloc[:,333:] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data1, y_known, test_size=0.2, random_state=1) model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=x_train.shape[1])) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=300)错误在哪

这段代码有一个错误：在定义y_known时，代码重复赋值了y_known和data1，导致y_known的取值与实际意图不符。下面是修改后的代码： wine_data = pd.read_csv(r'C:\Users\20778\Desktop\batch1(xin).csv') data = ...

import pandas as pd import jieba from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 读取训练数据集 df = pd.read_csv("data.csv", header=None, names=["id", "name", "brand", "spec", "quantity", "unit"]) # 对商品名称进行分词 df["name"] = df["name"].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x))) # 对商品信息进行编码，生成特征向量 vectorizer = CountVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(df["name"]).toarray() y_train = df["label"].values # 构建Transformer模型 input_shape = X_train.shape[1:] num_classes = len(set(y_train)) model = keras.Sequential([ layers.Input(shape=input_shape), layers.Embedding(input_dim=num_classes, output_dim=128), layers.Transformer(), layers.Dense(64, activation="relu"), layers.Dense(num_classes, activation="softmax") ]) model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) model.summary() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2) # 在训练完成后，使用该模型对新的商品信息进行预测，自动识别商品的品类信息 X_test = vectorizer.transform(["保鲜袋", "食品用保鲜膜"]).toarray() y_pred = model.predict(X_test) print(y_pred)生成代码适用的数据集进行实验，并输出结果

由于我并不知道你使用的数据集长什么样，因此无法直接复现这段代码的实验结果。不过你可以按照如下步骤尝试在自己的数据集上进行实验： 1. 准备数据集：将你的数据集保存成CSV格式，其中包括商品的名称和标签（品类...

import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # 读取训练数据集 df = pd.read_csv("data.csv", header=None, names=["id", "name", "brand", "spec", "quantity", "unit"]) # 对商品信息进行预处理，例如对商品名称、品牌、规格等进行分词或编码等处理，生成相应的特征向量 # 此处省略预处理过程，直接使用商品名称作为特征向量 X_train = df["name"].values y_train = df["label"].values # 构建Transformer模型 input_shape = X_train.shape[1:] num_classes = len(set(y_train)) model = keras.Sequential([ layers.Input(shape=input_shape), layers.Embedding(input_dim=num_classes, output_dim=128), layers.Transformer(), layers.Dense(64, activation="relu"), layers.Dense(num_classes, activation="softmax") ]) model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) model.summary() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2) # 在训练完成后，使用该模型对新的商品信息进行预测，自动识别商品的品类信息 X_test = ["保鲜袋", "食品用保鲜膜"] y_pred = model.predict(X_test) print(y_pred)以上代码中如何对商品信息进行预处理，就是将变量进行分词和编码生成相应的特征向量，，python代码示例

input_shape = X_train.shape[1:] num_classes = len(set(y_train)) model = keras.Sequential([ layers.Input(shape=input_shape), layers.Embedding(input_dim=num_classes, output_dim=128), layers....

model = Sequential() input_shape = (train_X.shape[1], train_X.shape[2]) # 修改 input_shape 为输入数据的形状 model.add(LSTM(64, input_shape=input_shape)) model.add(Dense(3,activation='softmax')) model.add(Dropout(0.25))

在这里，train_X 是训练数据集的输入数据矩阵，train_X.shape[1] 表示时间步数，train_X.shape[2] 表示输入特征维度。 该模型包含一个 LSTM 层和一个全连接层（Dense），在 LSTM 层中，64 表示输出维度，即 LSTM 层...

def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

# 定义一个类，表示 Critic 网络 class CriticNetwork(object): def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): # 初始化 Critic 网络的一些参数 self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate...

max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = data[10000:, 0:] x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) # 将标签转换为独热编码 y_train = np.eye(2)[y_train[:, 0]] y_test = data[10000:, 1:] y_test = np.eye(2)[y_test[:, 0]] # 构造半监督学习情感分析神经网络模型 input_shape = (max_len,) inputs = Input(shape=input_shape) embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=max_len)(inputs) conv = Conv1D(filters=128, kernel_size=3, padding='valid', activation='relu')(embedding) pool = GlobalMaxPooling1D()(conv) dropout = Dropout(0.5)(pool) outputs = Dense(2, activation='softmax')(dropout) model = Model(inputs, outputs) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=1, batch_size=128, verbose=1) # 预测测试集 predicted_labels = model.predict(x_test) # 将预测结果添加到未标注数据集中 # data[10000:,1:]['label'] = predicted_labels data[10000:, 'label'] = predicted_labels print(predicted_labels[0:10]) print(data[10000:10005,:])

这段代码是一个半监督学习的情感分析神经网络模型，主要进行以下操作: 首先，将x_train序列填充到最大长度max_len，将x_test序列填充到相同的长度。 然后，将标签转换为独热编码，并将测试集划分为输入数据和标签...

for batch_idx, (data, target) in enumerate(self.train_loader): data = data[..., :self.args.input_dim] label = target[..., :self.args.output_dim] # (..., 1) self.optimizer.zero_grad() #teacher_forcing for RNN encoder-decoder model #if teacher_forcing_ratio = 1: use label as input in the decoder for all steps if self.args.teacher_forcing: global_step = (epoch - 1) * self.train_per_epoch + batch_idx teacher_forcing_ratio = self._compute_sampling_threshold(global_step, self.args.tf_decay_steps) else: teacher_forcing_ratio = 1. # data and target shape: B, T, N, F; output shape: B, T, N, F data, target维度均为64，12，307，1 output = self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio) if self.args.real_value: label = self.scaler.inverse_transform(label) loss = self.loss(output, label) loss.backward() # add max grad clipping if self.args.grad_norm: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), self.args.max_grad_norm) self.optimizer.step() total_loss += loss.item()

这段代码是一个训练循环的一部分，用于对批次数据进行训练。代码中使用enumerate(self.train_loader)来遍历训练数据集，并在每个批次中进行以下操作： 1. 首先，通过data[..., :self.args.input_dim]和target...

纠正代码：trainsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/trainsets82.csv') testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) y_test_forced_turnover_nolimited = testsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_test = testsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) # 定义模型参数 input_dim = X.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 lr = 0.001 dropout_rate = 0.5 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(lr=lr) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X): # 划分训练集和验证集 X_train, X_val = X[train_index], X[test_index] y_train, y_val = y[train_index], y[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=epochs, batch_size=batch_size, callbacks=[early_stopping], verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X, y, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

input_dim = X_train_forced_turnover_nolimited.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 lr = 0.001 dropout_rate = 0.5 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_...

x1, y1 = build_train(faultdata_copy.iloc, n_in,n_out)#划分训练集的xy，对datacopy进行处理 fault_x=x1 fault_y=y1 fault_x.shape,fault_y.shape

根据你给出的代码，我猜测你正在进行机器学习方面的工作，代码中的 build_train 函数是用来划分训练集的，其中 faultdata_copy.iloc 是输入的数据，n_in 和 n_out 分别表示输入序列和输出序列的长度。...

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